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頻度分布は、サンプル母集団に特定の特性が現れる割合を詳述するデータの表です。たとえば、メジャーリーグのバスケットボール選手の身長の度数分布です。サンプル母集団の各メンバーの高さ（つまり、プレイヤーの数）を収集した後にテーブルを作成し、クラスの幅を含めます。クラス幅は、チャートの各セクションのデータ値の範囲です。この例では、頻度分布で必要な数のクラスに対して、60〜69インチの高さ、70〜79インチの高さなどを表す1つのクラスがあります。数学的な方法を使用して、クラス幅の値の範囲を決定します。
サンプルデータセットの最大データ値を決定します。バスケットボール選手の身長の例では、これは最も背の高いバスケットボール選手の身長です。
セット内の最小データ値を決定します。この例では、最短のバスケットボール選手の身長を使用します。
最大データ値から最小データ値を引きます。この例では、背の高い選手の身長から最短の選手の身長を引きます。背の高いプレーヤーの身長が200センチで、背の低いプレーヤーの身長が188センチの場合、200-188 = 12になります。
最短と最長のプレイヤーの身長の差を、頻度分布に含めるクラスの数で割ります。たとえば、4つのクラスで度数分布を作成する場合は、差を5で割ります。この例では、12÷4 = 3を計算します。
蓄積したデータ値の範囲が広いほど、より多くのクラスを選択する必要があります。
必要に応じて、配当を次の整数に切り上げます。配当が3.4の場合、4に切り上げます。これは、通常の丸めルールとは異なることに注意してください。この数値はクラスの幅です。